JPS63254925A

JPS63254925A - 人工知能を用いた植物育成装置

Info

Publication number: JPS63254925A
Application number: JP62088306A
Authority: JP
Inventors: 瀬井　将公; 村井　秀児
Original assignee: Komatsu Ltd
Current assignee: Komatsu Ltd
Priority date: 1987-04-10
Filing date: 1987-04-10
Publication date: 1988-10-21

Abstract

(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。

Description

【発明の詳細な説明】〔産業上の利用分野〕本発明は、植物育成装置特に、人工知能を利用した制御
機能を具えた育成装置に関する。

〔従来技術およびその問題点〕

植物固体を構成する種々の細胞、組織器官を取り出し、
必要に応じて細胞融合、変異源処理、遺伝子操作等の各
種人為操作を施した後、植物固体を再生させることで有
用植物を育成する植物バイオテクノロジーの研究が近年
注目されている。

例えば、茎頂培養による育苗方法は、植物の所定部分を
カットすることによって取出された植物組織を容器内の
寒天培地で移植せしめて発芽せしめる発芽ステージとこ
れを分割カットして更に別容器に移植し、発根せしめる
発根ステージと、この後、容器から取出して寒天洗浄を
行った後、順化装置内で遮光多湿化を行ない再発根を促
進し、外部環境への順化を促進する順化ステージとから
構成され、順化後、育苗鉢に移植し育苗せしめられる。

増殖、発芽、発根の各ステージにおいては、各々最適の
成分を含有せしめた寒天培地を用いて培養が行なわれて
おり、培養の各ステージで少なくとも１回の移植作業を
必要とし、多大な人出とコストを要する。

また、各ステージにおいてガスと培地成分を常時最適化
すべく、培地成分の交換やガスの補給を行なうことが望
ましいが、試験官内ではガスの補給排出は困難であり、
また寒天培地では培地成分の交換には必ず移植が必要と
なり、作業性と生体の損傷との問題から、各ステージで
せいぜい１構成分条件を選択する程度であった。このた
め、特に、発根ステージでは発生した根が酸素不足とな
り充分に伸張せず奇形化する場合が多い。

更に、また、発根した幼苗を順化ステージに移す際、バ
ーミキュライト等の植込み培地に移植するが、この時、
発根ステージで用いた寒天培地では糖を含んでいるため
、カビの発生を防止すべく洗浄が必要である。この洗浄
には多大な人出を必要とする上、根が損傷を受は易く、
発育の遅れる原因となることが多い。

そこで本発明者らは、培地溶液を含浸させた培地支持体
を密封容器内に配設し、この培地支持体に不定芽、不定
胚等の組織培養体を移植し、この培地支持体への培地溶
液の補給排出および容器内のガスを成分の補給排出によ
り培養に必要な養水分とガスを常に最適化しつつ発根せ
しめると共に、外界条件への順化を行なう装置を提供し
ている（特願６１１−１８７６９１号および同１８７６
９２号）。

この装置によれば、移植作業を必要とすることなく、ガ
スおよび培地成分を最適な状態に維持することが可能と
なり、作業性良く、良好に発育させることができる。ま
た、順化に際しても移植が不要となり、根の発育を停止
させることなく良好な状態で、順化させることができる
ため、コストの低い高速育成が可能となる等の優れた効
果を得ることができる。

しかしながら、このような育苗装置の稼動に際しては、
成長段階に応じてガス成分、培地成分、温度、湿度等の
培養、栽培条件等を、選択する必要があり、これらの条
件が適切に選択されないと良好な育成は行えない。

このため、高度な知識を具えた専門家がトライアンドエ
ラーを繰り返しながら条件設定を行なう必要がある。

例えば、前述したような育苗装置において、発根ステー
ジから順化ステージに移行する際培養液中の糖分を抜く
必要があるが、植物体の品質や培養に至るまでの復原等
で生長速度や生長パターンが異なるため、人間が見て判
断を行っていた。

しかし、このように、植物の育成は、生物を対象とする
ものである故に素材が同じでも微妙な差により不具合が
生じるため、このような判断を行える専門家は数少なく
、専門家の育成には時間がかかり、また高度な専門的知
識を継承させていくのは困難であるため、前述のような
育苗装置を有効に稼動せしめるには容易ならぬものがあ
った。

また、自動制御で行うにしても個々の育苗箱によって微
妙な差があり画一的プログラムでは制御し得ないという
問題があった。

本発明は、前記実情に鑑みてなされたもので、専門家が
不在でもを効に稼動せしめることのできる植物の育成装
置を提供することを目的とする。

〔問題点を解決するための手段〕

そこで本発明では、植物育成装置と、その分野の高度な
知識を具えた専門家の知識および経験により構築された
エキスパートシステムをオンラインで接続するようにし
ている。

すなわち、育成条件を設定する育成条件設定部とこの育
成条件設定部によって設定される育成条件に基づいて駆
動せしめられる環境制御手段と、この記憶制御手段の作
動状況と検出する複数の検出手段と、組織培養体等の植
物体の不具合を含む虫も状況を入力する入力手段と、植
物体の生育状況に対する各環境制御手段の駆動条件等の
知識を記憶した知識ベースと、前記入力手段によって入
力された屯モ状況、前記検出手段によって検出された環
境状態および前記知識ベースの記憶内容に基づき、前記
入力手段との間で質疑応答を繰り返しつつ最適な駆動条
件を推論する推論手段と、この推論手段で推論された対
策に対応して前記育成条件設定部に対する各種制御信号
を形成し、出力する制御信号発生手段とを具備するよう
にしている。

〔作用〕

エキスパートシステムは１９７０年代半ばから、専門家
（エキスパート）が経験的に蓄えている知識を人工知能
の技法を用いて知識ベース化し、その上での推論を伴う
知識の利用をコンピュータ上のシステムとして実現可能
とするもので、種々の分野で注目されてきており、開発
が進められている。

すなわち、エキスパートシステムは、一般に第７図に示
す如く、事実と経験とから得た知識を蓄積する知識ベー
ス１と、知識ベースを有効に利用するための推論手続き
を実行する推論エンジン２と、専門家との会話を通じて
知識ベースに知識を貯える知識獲得部３と、推論の結果
なぜそうなったかを説明する説明機構４と、ユーザーの
質問に対して応答するユーザーインターフェース５とか
ら、構成されている。

本発明では、このように学習機能を具え、新たな経験を
新たなルールとして保存するエキスパートシステムを、
植物体の生育環境を検出する検出手段と、生育状況を入
力する入力手段とを含む植物育成装置にオンラインで接
続することにより、専門家がいなくても、常に最適な育
成条件を駆使し、良好な植物体を得ることができる。そ
して判断推論機能は時と共にレベルアップし、門だ、推
論により求められた対策案に対して過去の経験記録を参
照し、その対策により不具合が発生しないかを推論する
機能を付加し、危険度が高ければそれを避けてより最適
な環境状況を作り出すようにすることができる。

〔実施例〕

以下、本発明の実施例について図面を参照しつつ詳細に
説明する。

本発明実施例の育苗システムは、第１図に示す如く複数
の培養箱を具えた育苗装置１００と、培養箱内の幼苗の
生育状況に応じこの育苗装置の環境設定条件を制御する
エキスパートシステム２００とから構成されている。

このエキスパートシステム２００はインターフェース２
０１を介して育苗装置１００に接続されており、育苗条
件および不具合状況を含む生育状況を記憶すると共に不
具合対策水、不具合解消ルール、過去の対策記録等の専
門的知識を知識獲得部２０２から獲得してなる知識ベー
ス２０３と、知識ベース２０３を有効に利用し推論手続
きを行なう推論エンジン２０４と、育苗装置の各センサ
の検出値およびオペレータの観察とに基づいて育苗条件
および生育状況を入力すると共に、オペレータとの質問
および応答のやりとりを行なうユーザーインターフェー
ス２０５とを具備しており、生育状況に応じて、育苗装
置の環境設定条件を決定するものである。

また、育苗装置はインターフェース１０１と、エキスパ
ートシステムからの信号に基づき環境条件を設定する育
苗条件設定部１０２と、培養箱内の実際の環境条件を検
出するセンサ部１０３と、育苗条件設定部１０２とセン
サ部１０３との出力を比較し、アクチュエータ１０４に
対して指令を送出する信号制御部１０５とを具備し、培
養箱内の環境を制御しつつ組織培養体を育成するもので
ある。

このセンサ部１０３はエア温度センサ、湿度センサ、ｐ
Ｈセンサ、培地温度センサ等から構成されている。

また、アクチュエータ１０４は、ランプおよび光フィル
タ、湿度調整器、養液混合器、ｐＨ調節器、ガス混合器
等の作動を制御しつつ、養液供給部、ガス供給部、光照
射部、温度制御部等を駆動せしめるものである。

次に、本発明実施例の育苗システムの動作を説明する。

このシステムは生育状況に応じて環境条件を変更すると
いう操作と、生育に不具合が生じた場合の対策を立て実
行するという操作との２つの操作を行なうものであるが
、ここでは生育に不具合が生じた場合を例にとって説明
する。

第２図は、全体のフローチャートを示す図である。

まず、オペレータは発生した不具合名、使用している苗
の種類名等の幼苗の現状についての情報を、システムの
質問に応じて入力する（３００）。

次に、システムは、育苗装置からセンサ部等を通じて自
動人力された現在の育苗条件と、幼苗の現状についての
情報とから対策案の絞り込みを実施する（３０１）。

そして、第３図に詳細に説明するように発生した不具合
が複数の場合は、複数の不具合について内部で対策案の
順に優先度をつけ（３１０）、重要視しなければならな
いものから順に不具合リスト（Ｘｉ＋、Ｘ１２．ＸＩｔ
）を作成する。

そして、先頭の不具合Ｘｉ＋　に対して不具合状況によ
り原因を推定しく３２０）、優先度順に原因リスト（Ｙ
ｉ　１．　Ｙｉ　２　、　Ｙｉ　３　）を作成する。

更に、原因リストの先頭の原因Ｙ１１について考えられ
る対策案に対して最適な対策案を推論しく３３０）、対
策案リスト（ＺＩ＋　、Ｚｉ２゜Ｚｉコ）を作成する。

なお、ここで用いられる不具合対策水は第４図に示す如
くであり、これは知識獲得部を介してあらかじめ知識ベ
ースに入力されている。

更に、優先度付けにおいては、過去の対策記録を用いて
（３０２）、推論された対策案の実行により発生するで
あろう不具合を大小の可能性で予１１ｊｌ（３０３）、
重大な不具合が発生する可能性が大であると、変更幅を
小さくするか又はその対策案の優先度を下げる機能を持
たせ、失敗を避けるように対策案を変更し、良好な育苗
条件に導くことができる。

第５図は、この対策案の検討過程のフローチャートであ
る。

まず、不具合°の発生する可能性が大であるか否かを判
断しく６００）　、否であれば現対策を続行する（６０
１）。

また、不具合の発生する可能性が大である場合は重大な
不具合であるか否かを判断しく６０２）、否であれば現
対策を続行する（６０１）。

一方、重大な不具合である場合、条件設定時の変更幅は
微小であったか否かを判断しく６０３）、否であれば変
更幅を半分に設定する（６０４）。

また、変更幅が微小であった場合は、対策案を変更する
（６０５）。

このようにして、発生する不具合の可能性をも考慮し、
絞り込まれた対策案リストの先頭の対策Ｚｌ＋を第１の
対策案とみなし、育苗条件を決定し、システムから育苗
装置へ制御信号を送る（３０４）。

そして、アフターケアとして、上記育苗条件でＨａ動作
を継続しつつ、システムからの質問に応じながら観察を
行ないオペレータが情報を入力するとシステムでは育苗
条件の検討を続行していく（３０５’）　　。

次に、前記各推論過程を順次詳細に説明する。

まず、不具合の優先度付は過程は、第６図（ａ）に示す
如く、発生している不具合をＸ　Ｉ　＋　Ｘ２　＋Ｘコ
として入力する（３１１）。

次いで、あらかじめ知識ベース内に用意された不具合−
優先度対応表を用いて各不具合優先度を決定する（３１
２）。

そして、これらを優先度順に並べ換え、不具合リストを
作る。このとき、表から求めた優先度が同じであるとき
は、入力の早いものを優先する（３　１　３）　　。

このようにしてフィルタを介して検出される葉の色およ
び葉面積、葉の展開具合等から求めた不具合のＸＩ＋が
シオレであるとする。

この原因の優先度付けのフローチャートを第７図（ｂ）
に示す。

まず、シオレの発生場所がエア供給部の近くであるか否
か（３２１）を判断する。

そして、エア供給部の近くでない時は温度センサが良好
であるか否かを判断しく３２２）、否であれば温度異常
Ｙｌ、であるとする。

また、温度が良好である場合は湿度が良好であるか否か
を判断しく３２３）、否であれば湿度不足Ｙｉ２である
とする。

また、湿度が良好であれば、養液の量は十分であるか否
かを判断しく３２４）、否であれば養液不足ｙｔ、であ
るとする。

更に、養液の量が十分である場合は、養液のｐＨが適正
であるか否かを判断しく３２５）否であれば汚染（コン
タミ）が原因である（Ｙｉ　４　）とする。

また、養液のｐＨが適正であれば養液成分に問題がある
（Ｙｉ５）とする。

一方、シオレの発生場所がエア供給部の近くである場合
は供給エア量が適正であるか否かを判断しく３２６）　
、否であればエア供給量が過剰である（Ｙｉ　ｓ　）と
する。

また、供給エア量が適正である場合は養液のｐＨが適正
であるか否かの判断（３２５）に進むようにする。

このようにして求められた原因が湿度不足であった場合
、第６図（ｃ）に示す如く対策案の優先度付は過程に入
る。

まず知識ベースの不具合対策水から温度不足゛に対する
対策リスト（Ｚ＋加湿液量の増加、Ｚ２エア供給圧増加
、Ｚ２照度の上昇・・・）を求める（３３１）。

そして、養液の量を増加させて良い段階であるか否かを
判断しく３３２）、否であればＺｌの優先度を下げる（
３３３）。

また、養液の量を増加させて良い段階であれば、風速を
上げても良いか否かを判断しく３３４）、否であればＺ
２の優先度を下げる（３３５）。

更に、風速を上げても良い場合は、十分に生長している
か否かを判断しく３３６）、否であればＺ３の優先度を
上げる（３３７）。

そして、十分に成長している場合は、Ｚ　Ｉ　＋２、．
２．を優先度順に並べ換え、Ｚｌｌ。

Ｚｌ２．Ｚｌ３　とする（３３８）。

このようにして、最適な育苗条件を推論しながら決定し
、養液供給部、温度制御部、ガス供給部等を駆動してい
くものである。

また、このシステムは発根ステージから順化ステージに
移行する際に培養液の糖を抜く時期、あるいは培養完了
時期の推定等にも、使用可能である。

この場合、排ガス中の００２濃度を検出することにより
植物体の光合成能力を検知したり、低湿度ガスを供給し
、育苗箱内の湿度上昇率から蒸散能を検知すると共に、
葉の緑色濃度から植物体の生長ステージを推定し、これ
らを基に全自動的に育苗を実行することも可能である。

なお、実施例では育苗装置について説明したが、育苗装
置に限定されることなく、培養装置をはじめ植物体の育
成装置の全てに適用可能である。

〔発明の効果〕

以上説明してきたように、本発明の植物育成装置によれ
ば、その分野の高度な知識を具えた専門家の知識および
経験により構築されたエキスパートシステムをオンライ
ンで育成装置に接続しているため、専門家の存在しない
所で、容易に優れ植物を育成することが可能となる。

【図面の簡単な説明】

第１図は、本発明実施例の育苗システムのブロック図、
鰯２図は、同育苗システムの動作のフローチャート図、
第３図は、優先度付は過程のフロす図、第６図（ａ）、
（ｂ）および（ｃ）は夫々、不具合、原因、対策の優先
度付けのフローチャートを示す図、第７図は、一般のエ
キスパートシステムのブロック図である。１・・・知識ベース、２・・・推論エンジン、３・・・
知識獲得部、４・・・説明機構、５・・・ユーザーイン
ターフェース、１００・・・育苗装置、２００・・・エキスパートシス
テム、２０１・・・インターフェース、２０２・・・知
識獲得部、２０３・・・知識ベース、２０４・・・推論
エンジン、２０５・・・ユーザーインターフェース１０
１・・・インターフェース、１０２・・・育苗条件設定
部、１０３・・・センサ部、１０４・・・アクチュエー
タ、１０５・・・信号制御部。第１図第２図第３図第４図マフターＴ７第５図第６図（Ｑ）す１穿し家の４蚤冗勺覧イ寸１−７（不具合カ＼”しｈ
・れτ忘因ｆ）λ°５呂順不了、のｆ易合〕第６図（Ｃ
）

Claims

【特許請求の範囲】植物体の育成条件を設定する育成条件設定部と、この育
成条件設定部によって設定される育成条件に基づいて駆
動せしめられる環境制御手段と、この環境制御手段の作
動状況を検出する複数の検出手段と、植物体の不具合を含む育成状況を入力する入力手段と、植物体の育成状況に対する各環境制御手段の駆動条件等
の知識を記憶する記憶ベースと、前記入力手段によって入力された育成状況、前記検出手
段によって検出された環境状態および前期知識ベースの
記憶内容に基づき、前記入力手段との間で質疑応答を繰
り返しつつ最適な駆動条件を推論する推論手段と、この推論手段で推論された対策に対応して前記育成条件
設定部に対する各種制御信号を形成し出力する制御信号
発生手段とを具備したことを特徴とする人工知能を用いた植物育成
装置。